ShiBA

Shiny Bayesian Analysis

SHIBA

But :

  • Statistique bayésienne no-code

  • faciliter l’utilisation de ces approches pour les médecins-chercheurs

  • diffuser les méthodes bayésiennes

Disponible sur Github

https://github.com/GMRC-HUS/ShiBA

Site d’aide : gmrc-hus.github.io/ShiBA/

Github

https://github.com/GMRC-HUS/ShiBA

Installation simple

Dépendant du logiciel


remotes::install_github("https://github.com/GMRC-HUS/ShiBA")

ShiBA::run_app(options = list(launch.browser = TRUE))

Site d’aide

gmrc-hus.github.io/ShiBA/

Application

Perspectives

  • Maintenir le package (corriger les bugs)

  • Rajouter des représentations graphiques

  • Rajouter des modèles (V2)

Référence

Chang, Winston, Joe Cheng, JJ Allaire, Carson Sievert, Barret Schloerke, Yihui Xie, Jeff Allen, Jonathan McPherson, Alan Dipert, and Barbara Borges. 2023. “Shiny: Web Application Framework for r.” https://CRAN.R-project.org/package=shiny.
Fay, Colin, Vincent Guyader, Sébastien Rochette, and Cervan Girard. 2023. “Golem: A Framework for Robust Shiny Applications.” https://CRAN.R-project.org/package=golem.
Müller, Kirill. 2020. Here: A Simpler Way to Find Your Files. https://CRAN.R-project.org/package=here.
Stan Development Team. 2023. RStan: The r Interface to Stan.” https://mc-stan.org/.